Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
МПУР.docx
Скачиваний:
25
Добавлен:
03.05.2015
Размер:
160.84 Кб
Скачать
  1. Типы методов принятия решений

Формализованные Неформализованные

Аналитический Мозговой штурм

Статистический Метод Дельфи

Математическое программирование Метод сценариев

Теоретико-игровые Метод дерева решений

  1. Характеристика аналитических методов принятия решений

*теория вероятностей

*теория массового обслуживания

*метод динамики средней

  1. Характеристика статистических методов принятия решений

*последовательный анализ

*метод статистических испытаний

  1. Характеристика методов математического программирования

*линейное

*нелинейное

*динамическое

  1. Характеристика теоретико-игровых методов принятия решений

*теория игр

*теория стратегических решений

  1. Характеристика методов и приемов анализа альтернативных действий

  2. Методы прогнозирования количественные и качественные

Методы прогнозирования используются для предвидения изменений и последствий влияния внешней и внутренней среды на организацию и подразделяются на количественные и качественные.

К качественным методам прогнозирования относятся в основном методы предвидения спроса, такие как мнение потребителей, мнение покупателей, мнение опытных менеджеров, рыночные тесты. С помощью этих методов определяют, как изменится объем и структура продаж в зависимости от цены товара, местонахождения и уровня доходов клиентов и других факторов.

К количественным методам прогнозирования относят анализ временных рядов (АВР) и корреляционно-регрессионный анализ (КРА). АВР позволяет сделать выводы о текущем изменении показателей во времени. В прогнозных расчетах обычно используется следующая модель: Y=f(T,C,S,R), где Y прогнозируемый объект; T – основной тренд (тенденция); C – цикличность колебания вокруг тренда; S – сезонные колебания; R – необъясненные колебания (ошибки прогноза).

Метод корреляционно-регрессионного анализа (КРА) построен на использовании моделей причинного прогнозирования, которые содержат ряд переменных, имеющих отношение к предсказываемой переменной.

В основе корреляционного анализа лежит расчет коэффициентов корреляции – +1 < r > -1. Эти коэффициенты показывают степень, или силу линейной взаимосвязи.

После определения связи между этими переменными строится статистическая модель, которая и используется для прогноза. Наиболее часто используемой количественной моделью является модель линейного регрессионного анализа. Y=ao+a1x

где y – значение независимой переменной; a1 – коэффициент, определяющий угол наклона прямой; a0 – отрезок, отсекаемый прямой на оси у; x – независимая переменная.

  1. Характеристика моделей принятия управленческих решений

Модель - это представление объекта системы или идеи в некоторой форме отличной от самой целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях ‑­ определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и т.д. Прежде чем рассмотреть широко используемые современными организациями модели необходимо описать три базовых типа моделей:

  • физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы). Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность.

  • аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой). Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников);

  • математическая модель (в этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).